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深圳机场演绎智能交通一体化

深圳新机场陆侧交通枢纽监控管理系统合并了视频监控、卡口管理、智能分析等众多功能系统在内的综合安防交通监控管理平台。通过将各子系统功能有机的整合及资源充分利用,仅用一套系统就较好的同时实现了机场陆侧交通枢纽的管控。
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  随着民航业在中国的蓬勃发展,全国各大机场尤其是区域性枢纽机场迎来了旅客出行及货物运输的极大吞吐量爆发,如影随形的,便是以机场陆侧交通覆盖区域为工作重心的机场交通枢纽管理部门日趋增长的交通疏导管理压力与治安执法难题。

  ◎文/陈巍然 周兵 安朗杰安防技术 中国系统集成业务 责任编辑/郭雷

  因民航业高度关注安全的行业特殊性,随着机场人货吞吐量的急剧膨胀与家庭轿车的大规模使用,机场的交通事故和与之相关的人身伤害事故频现,为确保机场交通枢纽的道路交通顺畅与人财物安全,机场陆侧交通区域自然成为了交通执法部门的重点关注区域。而机场陆侧交通监控管理部门其担负着机场主要交通要道执法的职责,直接面对陆侧区域跨度大、道路四通八达及人车流复杂的情况,因此,该如何从复杂的路面上及时发现各种异常情况并及时进行针对性的现场执法与疏导管理,兼具监控、识别、报警及追溯等功能一体的综合性陆侧交通综合监控管理系统势必成为当局的无二选择。

  深圳机场陆侧交通监控系统建设背景

  众所周知,深圳机场T3航站楼(后简述新机场)2013年11月正式启用,原A、B航站楼及国际楼同时停用,全新的T3航站楼通过陆侧交通分别与广深高速、广深沿江高速等3条高速公路、7条城市主干道、2条线路地铁、穗莞深城际轨道交通及深港机场联络线相连,对比老机场,新机场配套的交通道路建设工程庞大,自然给交管部门带来了极大的管理压力。

  老机场航站楼前陆侧道路因地域狭小,交通通行能力有限,不具备真正意义上的陆侧交通枢纽管理,因而采用的是小规模道路交通监控系统结合交管部门的日常巡逻方式进行管理,整体而言,管理效能较低,而这样的管控方式在全新的T3航站楼及枢纽式陆侧道路显然无法适应。

  参照同类机场的规划与建设管理理念,新机场的陆侧道路建成以GTC(地面交通中心)为中心的交通集疏运系统,新机场的陆侧道路监控中心即规划于此,涉及陆侧道路监控管理职能的系统信号均向其汇集,再经此处理转送到各职能中心。

  陆侧交通监控系统结构与传统职能需求

  深圳机场陆侧交通监控综合管理系统由前端高清视频信息采集系统、高清信号光传输系统、网络交换系统、中心显示与控制系统、数字高清存储系统五部分基本硬件结构组成。

  陆侧交通监控系统对围绕GTC的进场路、出场路、航站楼前高架桥及进出港、高架交通引桥、机场南工作区沿进出机场主干道路及支五路、支四路等辅助道路进行了前端点位的布设,基本保证了对陆侧交通路面的全面覆盖。

  通过对道路端的全面布点,陆侧交通监控中心管理人员可对机场陆侧交通道路的全面状况进行实时视频监控,充分掌握区域内各主要干道及辅道的道路实时拥堵与人车聚集情况,并根据需要按照相关法规与交通管控要求调度交管部门对路面车辆与人员进行现场机动执法,及时处理各种突发事件和进行紧急状况应急处置。

  在本系统中,前端采用当前主流的高清摄像机取代传统的模拟摄像机,整个闭路电视监控系统完全数字化,在实现传统的监控功能基础上,使其具有了进一步功能扩展的可能。为兼顾部分用户的的操作习惯,除了使用数字视频工作站操控管理,系统还采用虚拟矩阵技术,结合传统的模拟键盘,可对系统数字高清电视墙进行前端操控及显示预案设置调用。

  高清视频监控系统的需求与功能

  随着视频监控系统向数字高清化的稳步迈进,模拟视频监控时代的各类系统应用功能不仅得到继承,而且还得到进一步的强化与延伸。也还是因为视频的的高清与网络数字化所带来的显而易见的好处,即便是在对视频实时操控性要求极高的公安交警部门所建的各类安防监控系统也逐步在走向数字化,尤其是在路面各类卡口系统及电子警察系统。

  传统的安防视频监控模式已从纯模拟系统、模数混合监控系统逐步向全数字化发展,且愈演愈烈。同时,因为数字化高清技术的深入,视频智能化需求应运而生,视频监控系统的需求已经从事后查证向智能检测与实时预警方式转变。而随着大数据时代的临近,数据挖掘等前瞻技术也逐步走到前台进入商业应用。

  1、高清卡口检测系统

  新机场陆侧交通枢纽监控系统中设置卡口20余套,前端均采用300万的高清摄像机采集数据,前端的控制系统进行本地识别分析记录,传输系统将识别结果传至后端平台,由监控中心的后端平台实现数据进一步处理,数据集中存储,并据此实现一系列治安和交通管理应用基本功能。目前各高清卡口功能整体效果不错,基本满足客户需求,但还有改善提升的空间。

  2、车辆人员抓拍功能与比对

  系统采用先进的视频检测方式来检测车辆,对途经机场区域的监控目标(机动车及前排司乘人员)进行24小时捕获,为管理人员提供完整的车头信息,包括完整的牌照,清晰可辨的牌照颜色、驾驶前排乘坐情况等,对于前排司乘人员能抓拍清晰可辨的面貌特征为后期执法提供辅证。

  3、多车道车牌识别与车型车色识别

  系统能有效识别无牌车和污损车牌并进行实时报警,同时还可对车牌附近的车体进行多区域取样分析,综合色度、对比度、亮度等信息,对多个区域的分析结果进行综合评比,最终得出车身颜色。

  4、多车视频测速功能

  系统通过标定标的物在图像中的特定位置,将平面场景还原为三维场景。系统处理器对车辆视频进行逐帧实时处理,画出车辆行驶在摄像机视野范围内的精确轨迹以及记录车辆在所有参考点的时刻,通过计算分析,获取车辆的精确行使速度。

  高清智能化应用拓展

  智能视频行为分析涉及到视频监控对象的多种不同行为,如常见的目标动态跟踪、目标识别、统计计数,非法入侵、逗留游荡、群体定向移动等异常行为,在深圳新机场陆侧视频监控管理系统中利用上述提到的智能分析技术目前可对部分涉及交通违法的车辆与行人进行实时发现及进行预案报警。

  1、套牌车及涉案车牌智能识别比对

  针对非法营运的套牌车辆及涉案车辆,根据导入黑名单数据库,系统提供历史问题车辆报警记录查询及实时比对,同时对于涉案车辆报警记录的两次出现卡口,可显示抓拍图片相关的详细信息进行自动关联匹配进行事件标签与报警,执行当前车辆相关的关联应用,在后台产生报警提示,提醒执法部门进行介入管理。

  2、车辆压线、车辆逆行违章抓拍

  系统能够精确跟踪图像中车辆行驶轨迹,判断车辆行驶方向是否符合预期设置,因此可精确判定车辆的压线、逆行、不按车道行驶等违章行为。

  3、非机动车、行人查询

  前端固定高清摄像头图像经预案设置及对特殊区域进行划线识别后,可对行人、非机动车实现抓拍图片功能,并提供回查和取证,以便为治安防控、侦查破案、交通管理等业务提供有效的依据和支撑。

  数据挖掘与大数据应用

  传统的交通监控系统各前端间是彼此独立的关系,互不关联。而作为区域交通监控系统,如能将本区域内各路段的实时交通数据进行整合分析,还能对本区域的交通数据进行深度关联分析。通过对区域大数据、甚至更大范围数据的并网及收集,可对经常出现的车辆异常行为进行并网分析,包括前后跟车关联及频率分析、区域交通状况分析、车辆行为异常分析、车辆常见出没点分析及套牌车查询等功能模块。

  但就目前而言,因数据量不足及配套信息采集源有限,也未能与交警相关系统进行并网和数据整合,数据挖掘功能应用处于青黄不接状态,需进一步拓展充实。

  系统对外接口集成运用

  对整个机场的安防系统来讲,陆侧交通监控综合管理系统既是独立运行的一个系统,但同时也是机场众多区域性安防系统的一员。为保证各系统间图像的充分利用,资源共享,本系统保留了对外对内的应用接口,使其不仅可以接入GTC及航站楼内的安防系统,同时它作为一个区域的交通监控系统集成平台,根据管理部门的需要还可将类似机场停车场安防监控系统并网共享平台,接口是开放的,但这些工作开展的前提须机场管理当局的根据工作需要进行管理流程的梳理及部门间协调推进。

  此外,相比起更易于实施的地铁及航站楼内的智能高清人像比对系统,作为航站楼人像识别比对系统的有益补充,交通枢纽监控系统可选择与航站楼接攘的特定区域点位,利用系统接口的的开放性嵌入人像识别系统模块,通过对特定位置角度的的行人进行图像抓拍比对,也许会有出奇不意的效果。

  机场交通枢纽监控系统的发展思考

  深圳新机场陆侧交通枢纽监控管理系统它既不属于纯粹传统的道路视频监控系统,也不是单一的路面卡口系统,而是一个通过以高清数字视频技术为核心,合并了视频监控、卡口管理、智能分析等众多功能系统在内的综合安防交通监控管理平台。通过将各子系统功能有机的整合及资源充分利用,仅用一套系统就较好的同时实现了机场陆侧交通枢纽的管控,因而,建设一套好的系统,不仅能大幅降低交管部门的工作强度,有效提升工作效率,改善工作流程,并能获得良好的社会经济效益,这也是当代社会对大型交通枢纽监控系统的基本要求。

  当然,我们从分析深圳机场陆侧交通枢纽监控系统的本质来看,它更多的还只是强调了监管与控制,反过来分析,系统而对于出行的旅客与车辆来说,系统并未能使他们直接受益。但如能借助其与交警系统联网共享交通大数据,并将相关交通信息实时发布于布置在进出机场及航站楼区域的交通诱导屏,使得旅客与车辆能通过诱导屏提示引导避免拥堵与走错路而直接受益,在一定程度上也许能够进一步减轻机场枢纽交管部门的工作压力。此外,在互联网+物联网时代,是否能够通过类似智能手机上的APP程序,交管人员取得实时的路面状况进行机动管理,技术上很容易实现,也许值得探讨。

  结语

  在数字化来临的大时代,高清+智能分析视频监控系统已经成为趋势,未来交通枢纽监控系统的建设必定会向这个方向发展。在这个提高清则必提智能化应用时代,技术商需更多的去沉淀优化智能分析技术,使之更接地气,并最终获得客户完美的体验才是王道。

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